数据分析方法有四种，分别是:1。趋势分析，一般用于核心指标的长期跟踪；2.象限分析，可以根据不同的数据将每个比较主体分为四个象限；3.对比分析，分为横向对比和纵向对比；4.交叉分析主要用于从多个维度细分数据。

操作环境:windows10系统，thinkpad t480电脑。

科技的更新和互联网的快速发展推动了大数据时代的到来，每个行业每天都在产生不可预测的数据碎片。企业只有在合理的时间内捕获、管理、处理和整理这些庞大的数据库，才能得到自己想要的数据，进而提出更好的管理对策。

数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，提炼总结隐藏数据背后的信息，发现有价值的内容。

在这个过程中，数据是客观的，人是负责的。不同的人用同样的数据解读出来的结论可能不一样，甚至完全相反，但结论本身并没有对错。因此，从客观的数据到主观的人，需要用一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据的信息更好、更全面、更快地传递。

数据分析的常用方法

1.趋势分析

当有大量数据时，我们想更快更方便地从数据中找到数据信息，就需要图形的力量。所谓图形的力量，就是用EXCEl或者其他绘图工具来绘制。

趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，如点击率、GMV和活跃用户数量。一般制作简单的数据趋势图，但单独制作数据趋势图不是分析。一定是如上，数据是否有趋势、周期性、拐点的变化，分析背后的原因，无论是内部还是外部。趋势分析的最佳输出是比率。有环比、同比、定基比。比如2017年4月GDP比3月增长了多少，这是环比，反映了近期的变化趋势，但有季节性影响。为了消除季节性影响，引入同比，比如2017年4月GDP比2016年4月增长了多少，也就是同比。固定基比更好理解，就是固定某个基点，比如以2017年1月的数据为基点，将2017年5月的数据和2017年1月的数据进行对比。

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2.象限分析

根据不同的数据，每个比较主题分为四个象限。智商和情商分的话，可以分为两个维度，四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。

以前在实际工作中使用象限分析法的一个例子。一般p2p产品的注册用户都是通过第三方渠道流失的。如果可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点来比较每个通道的流量性价比，那么质量可以基于留存总量的维度。继续保持优质高量渠道，优质低量渠道扩量引量，低质高量渠道通，试销投放策略和要求。这样的象限分析可以让我们在比较分析的时候得到非常直观快速的结果。

3.比较分析

横向对比:横向对比是和自己比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较来回答我们是否达到了目标；和上个月相比，回答一下我们在北方周围成长了多少。

纵向比较:简单来说就是和别人比较。我们必须与竞争对手进行比较，以回答我们在市场中的份额和地位。

很多人可能会说，对比分析听起来也很简单。我举个例子。有一个电商签到页面。昨天，它的pv是5000。听到这样的数据你是什么感受？

你不会有任何感觉。如果这个签到页面的平均pv是10，000，说明昨天出了大问题。如果签到页的平均PV是2000，那么昨天就有一个跳跃。只有对比数据才有意义。

4.交叉分析

对比分析既有横向对比，也有纵向对比。如果要横向纵向对比，有交叉分析法。交叉分析法是从多个维度交叉展示数据，进行多角度的组合分析。

分析app数据时，一般分为ios和Android。

交叉分析的主要功能是从多个维度对数据进行细分，找到最相关的维度来探究数据变化的原因。

描述:

趋势、比较、象限和交叉点包含数据分析的最基本部分。无论是数据验证还是数据分析，寻找趋势，做对比，画象限，细分，数据都能发挥出应有的作用。